Comparaison et évolution de schémas XML

XML has become the de facto format for data exchange. We aim at establishing a multi-system environment where some local original systems work in harmony with a global integrated system, which is a conservative evolution of local ones. Data exchange is possible in both directions, allowing activities on both levels. For this purpose, we need schema mapping whose is to ensure schema evolution, and to guide the construction of a document translator, allowing automatic data adaptation wrt type evolution. We propose a set of tools to help dealing with XML database evolution. These tools are used : (i) to compute a mapping capable of obtaining a global schema which is a conservative extension of original local schemas, and to adapt XML documents ; (ii) to compute the set of integrity constraints for the global system on the basis of the local ones ; (iii) to compare XML types of two systems in order to replace a system by another one ; (iv) to correct a new document with respect to an XML schema. Experimental results are discussed, showing the efficiency of our methods in many situations.XML est devenu le format standard d’échange de données. Nous souhaitons construire un environnement multi-système où des systèmes locaux travaillent en harmonie avec un système global, qui est une évolution conservatrice des systèmes locaux. Dans cet environnement, l’échange de données se fait dans les deux sens. Pour y parvenir nous avons besoin d’un mapping entre les schémas des systèmes. Le but du mapping est d’assurer l’évolution des schémas et de guider l’adaptation des documents entre les schémas concernés. Nous proposons des outils pour faciliter l’évolution de base de données XML. Ces outils permettent de : (i) calculer un mapping entre le schéma global et les schémas locaux, et d’adapter les documents ; (ii) calculer les contraintes d’intégrité du système global à partir de celles des systèmes locaux ; (iii) comparer les schémas de deux systèmes pour pouvoir remplacer un système par celui qui le contient ; (iv) corriger un nouveau document qui est invalide par rapport au schéma d’un système, afin de l’ajouter au système. Des expériences ont été menées sur des données synthétiques et réelles pour montrer l’efficacité de nos méthodes

Actes du 17ème séminaire sur le raisonnement à partir de Cas, Paris (29--30 juin)

Actes du séminaire RàPC 2009

Des méta-modèles pour guider l’élicitation des connaissances en EIAH : contributions à l’enseignement de méthodes et à la personnalisation des activités

Les travaux présentés dans ce mémoire d'habilitation à diriger des recherches portent sur l’élicitation des connaissances dans le cadre de l’ingénierie des EIAH (Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain). Deux thématiques de recherche ont été explorées : l’enseignement de méthodes de résolution de problèmes et la personnalisation des EIAH. Les contributions à l’élicitation des connaissances dans ces deux thématiques sont des modèles et outils permettant à un utilisateur humain de définir les connaissances nécessaires au système pour proposer à l’apprenant un contenu pédagogique personnalisé, que ce soit un exercice, une rétroaction ou une recommandation.L’approche choisie pour répondre à la problématique de l’élicitation des connaissances est de proposer, pour chacune des questions de recherche abordées, un méta-modèle des connaissances à acquérir, indépendant du domaine d’apprentissage. Ce méta-modèle permet de guider l’utilisateur humain (concepteur, expert, auteur, enseignant) dans la définition d’un modèle de connaissances, qui sera lui dépendant du domaine. Le méta-modèle proposé permet également de définir un moteur de raisonnement associé, capable d’exploiter tout modèle de connaissances conforme au méta-modèle. Ce moteur de raisonnement exploite le modèle de connaissances défini par l’utilisateur, afin d’accomplir les tâches nécessaires à l’accompagnement par l’EIAH d’une activité d’apprentissage.En ce qui concerne l’enseignement de méthodes, les architectures proposées, rassemblant méta-modèles et moteurs de raisonnement, permettent de définir, dans un domaine donné, une méthode de résolution de problèmes et les connaissances destinées à accompagner l’élève dans son apprentissage de la méthode. Dans un domaine donné, une méthode de résolution de problèmes est constituée par un ensemble de classes de problème et d’outils de résolution associés à ces classes. Nous avons proposé le cycle AMBRE, mis en œuvre dans plusieurs EIAH, et qui incite l’apprenant à résoudre des problèmes par analogie afin d’acquérir les classes de problèmes de la méthode.Pour ce qui est de la personnalisation des EIAH, l’objectif de ces recherches est d’adapter à chaque apprenant les activités qui lui sont proposées au sein d’un EIAH. Nous avons proposé des méta-modèles et des outils fondés sur ces méta-modèles, outils destinés à un utilisateur ne possédant pas forcément de compétences poussées en informatique, comme un enseignant ou un auteur de MOOC. Ces outils lui permettent de mettre en place un processus de personnalisation complet, en définissant d’une part comment élaborer des profils d’apprenant à partir des traces de l’activité des apprenants avec l’EIAH, dans le but d’identifier les besoins de chacun, en définissant d’autre part des modèles d’exercices permettant la génération d’activités répondant à des besoins spécifiques, et en précisant enfin selon quelle stratégie affecter des exercices adaptés au profil de chaque apprenant

Actes de la conférence Traitement Automatique de la Langue Naturelle, TALN 2018: Volume 2 : Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT

International audienc

Induction de requêtes guidée par schéma

La plupart des outils existants pour définir des requêtes de sélection de nœuds sur les documents XML présupposent des connaissances techniques de la part de l'utilisateur. L'induction de requêtes supervisée est un moyen d'élaborer des tâches d'extraction d'information sans ces prérequis. Dans un tel système, une interface graphique permet à l'utilisateur d'annoter des documents qui servent d'exemples. Un algorithme d'apprentissage est alors utilisé pour inférer la requête. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser les connaissances fournies par le schéma XML dans les algorithmes d'induction de requêtes basés sur une technique d'inférence grammaticale. En tant que langages réguliers d'arbres, les schémas peuvent être facilement représentés par des automates d'arbres. Leur utilisation dans des algorithmes d'inférence d'automates apparaît donc particulièrement appropriée. Nous en distinguons deux.- La première est de contraindre la requête inférée à être consistante avec le schéma. Pour cela, nous avons mis au point un test d'inclusion efficace dans les automates d'arbres factorisés déterministes, un nouveau modèle d'automates permettant de représenter les DTD de façon compacte.- La seconde est que les informations contenues dans le schéma peuvent être précieuses pour les heuristiques d'élagage, nécessaires en pratique. Nous caractérisons la classe de requêtes apprenables à partir d'un ensemble d'arbres annotés élagués, à savoir les requêtes stables.Nous avons implémenté et testé nos algorithmes d'induction de requêtes guidée par schéma. Les résultats de nos expériences montrent que l'usage du schéma permet d'améliorer l'apprentissage.Most existing tools for defining node-selecting queries over XML documents require technical skills from the user. Inductive query learning is a way of designing information extraction tasks without any prior knowledge. In such a system, the user annotates some example documents with a graphical interface. A learning algorithm is then used in order to infer the query.In this thesis, we suggest to use the knowledge provided by XML schemas into query induction algorithms based on grammatical inferencetechniques. As regular tree languages, schemas can be easily represented by tree automata. Thus their use is especially appropriate to automata inference algorithms. We distinguish two of them.- The first idea is to constrain inferred queries to be consistent with the schema. For this purpose, we have designed an efficient inclusion test in deterministic factorized tree automata, a model of automata we have defined in order to represent DTDs in a compact manner.- The second idea is that information contained in XML schemas might be useful for tree pruning heuristics, which are necessary in practice. We characterize the class of queries that can be learned from a sample of pruned annotated trees, namely stable queries.We have implemented and tested our schema-guided query induction algorithms. The results of our experiments show that schema-guidance improves the learning process.LILLE1-Bib. Electronique (590099901) / SudocSudocFranceF

Schema-Guided Query Induction

La plupart des outils existants pour définir des requêtes de sélection de nœuds sur les documents XML présupposent des connaissances techniques de la part de l'utilisateur. L'induction de requêtes supervisée est un moyen d'élaborer des tâches d'extraction d'information sans ces prérequis. Dans un tel système, une interface graphique permet à l'utilisateur d'annoter des documents qui servent d'exemples. Un algorithme d'apprentissage est alors utilisé pour inférer la requête. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser les connaissances fournies par le schéma XML dans les algorithmes d'induction de requêtes basés sur une technique d'inférence grammaticale. En tant que langages réguliers d'arbres, les schémas peuvent être facilement représentés par des automates d'arbres. Leur utilisation dans des algorithmes d'inférence d'automates apparaît donc particulièrement appropriée. Nous en distinguons deux.- La première est de contraindre la requête inférée à être consistante avec le schéma. Pour cela, nous avons mis au point un test d'inclusion efficace dans les automates d'arbres factorisés déterministes, un nouveau modèle d'automates permettant de représenter les DTD de façon compacte.- La seconde est que les informations contenues dans le schéma peuvent être précieuses pour les heuristiques d'élagage, nécessaires en pratique. Nous caractérisons la classe de requêtes apprenables à partir d'un ensemble d'arbres annotés élagués, à savoir les requêtes stables.Nous avons implémenté et testé nos algorithmes d'induction de requêtes guidée par schéma. Les résultats de nos expériences montrent que l'usage du schéma permet d'améliorer l'apprentissage.Most existing tools for defining node-selecting queries over XML documents require technical skills from the user. Inductive query learning is a way of designing information extraction tasks without any prior knowledge. In such a system, the user annotates some example documents with a graphical interface. A learning algorithm is then used in order to infer the query.In this thesis, we suggest to use the knowledge provided by XML schemas into query induction algorithms based on grammatical inferencetechniques. As regular tree languages, schemas can be easily represented by tree automata. Thus their use is especially appropriate to automata inference algorithms. We distinguish two of them.- The first idea is to constrain inferred queries to be consistent with the schema. For this purpose, we have designed an efficient inclusion test in deterministic factorized tree automata, a model of automata we have defined in order to represent DTDs in a compact manner.- The second idea is that information contained in XML schemas might be useful for tree pruning heuristics, which are necessary in practice. We characterize the class of queries that can be learned from a sample of pruned annotated trees, namely stable queries.We have implemented and tested our schema-guided query induction algorithms. The results of our experiments show that schema-guidance improves the learning process

Factors Influencing Customer Satisfaction towards E-shopping in Malaysia

Online shopping or e-shopping has changed the world of business and quite a few people have decided to work with these features. What their primary concerns precisely and the responses from the globalisation are the competency of incorporation while doing their businesses. E-shopping has also increased substantially in Malaysia in recent years. The rapid increase in the e-commerce industry in Malaysia has created the demand to emphasize on how to increase customer satisfaction while operating in the e-retailing environment. It is very important that customers are satisfied with the website, or else, they would not return. Therefore, a crucial fact to look into is that companies must ensure that their customers are satisfied with their purchases that are really essential from the ecommerce’s point of view. With is in mind, this study aimed at investigating customer satisfaction towards e-shopping in Malaysia. A total of 400 questionnaires were distributed among students randomly selected from various public and private universities located within Klang valley area. Total 369 questionnaires were returned, out of which 341 questionnaires were found usable for further analysis. Finally, SEM was employed to test the hypotheses. This study found that customer satisfaction towards e-shopping in Malaysia is to a great extent influenced by ease of use, trust, design of the website, online security and e-service quality. Finally, recommendations and future study direction is provided. Keywords: E-shopping, Customer satisfaction, Trust, Online security, E-service quality, Malaysia

Induction de requêtes guidée par schéma

XML is a generic data description language originally designed for storing, processing and exchanging information on the Internet. It has raised as a standard for database, document or Web communities, and it is used in numerous applications nowadays. The data format processed by the latter is usually specified by an XML schema. This is a meta-description that constrains the structure of XML documents and their data type. Querying documents in order to extract information they contain is an essential task. Node selecting queries are for instance the basis for transforming XML documents. However, most existing tools for defining queries over XML documents require technical skills from the user. In contrast, inductive query learning is a way of designing information extraction tasks without any prior knowledge. In such a system, the user annotates some example documents with a graphical interface. A learning algorithm is then used in order to infer the query. In this thesis, we suggest to use the knowledge provided by XML schemas into query induction algorithms based on grammatical inference techniques. As regular tree languages, schemas can be easily represented by tree automata. Thus their use is especially appropriate to automata inference algorithms. We have distinguished two of them. 1. The first idea is to force inferred queries to be consistent with the schema. For this purpose, we have designed an efficient inclusion test in deterministic factorized tree automata, a model of automata we have defined in order to represent DTDs in a compact manner. 2. The second idea is that information contained in XML schemas might be useful for tree pruning heuristics. Pruning is necessary when processed documents are pretty large and/or partially annotated. The counterpart is that some regular queries cannot be inferred anymore. We give a characterization of the class of queries that can be learned from a sample of pruned annotated trees, namely stable queries. We have implemented and tested our schema-guided query induction algorithms. The developed system enables to simulate the user behavior when defining a new query. The results of our experiments supports the relevance of our approach. They indeed show that schema-guidance improves the learning process.XML est un langage générique de description de données destiné à l'origine au stockage, au traitement et à l'échange d'informations sur Internet ; il s'agit aujourd'hui d'un format standard pour les communautés bases de données, documents ou technologies Web, qui est utilisé dans de nombreuses applications. Le format des données traitées par celles-ci est généralement spécifié par un schéma XML. Il s'agit d'une méta-description permettant de contraindre la structure et le type des données des documents XML qui le respectent. Interroger les documents afin d'en extraire des informations est une tâche essentielle en informatique. Les requêtes de sélection de nœuds sont ainsi à la base de la transformation de documents XML. Cependant, la plupart des outils existants pour définir des requêtes sur les documents XML présupposent des connaissances techniques de la part de l'utilisateur. L'induction de requêtes supervisée est au contraire un moyen d'élaborer des tâches d'extraction d'information sans prérequis. Dans un tel système, une interface graphique permet à l'utilisateur d'annoter des documents qui servent d'exemples. Un algorithme d'apprentissage est alors utilisé pour inférer la requête. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser les connaissances fournies par le schéma XML dans les algorithmes d'induction de requêtes basés sur une technique d'inférence grammaticale. En tant que langages réguliers d'arbres, les schémas peuvent être facilement représentés par des automates d'arbres. Leur utilisation dans des algorithmes d'inférence d'automates apparaît donc particulièrement appropriée. Nous en avons distingué deux. 1. La première idée est de contraindre la requête inférée à être consistante avec le schéma. Pour cela, nous avons mis au point un test d'inclusion efficace dans les automates d'arbres factorisés déterministes, un modèle d'automates permettant de représenter les DTD de façon compacte que nous avons introduit. 2. La seconde idée est que les informations contenues dans le schéma peuvent être précieuses pour élaguer les arbres correspondants à des documents annotés. L'élagage est nécessaire lorsque les documents traités sont gros et/ou annotés partiellement. En contrepartie, il n'est plus possible d'inférer toutes les requêtes régulières. Nous donnons une caractérisation de la classe de requêtes apprenables à partir d'un ensemble d'arbres annotés élagués, à savoir les requêtes stables. Nous avons implémenté et testé nos algorithmes d'induction de requêtes guidée par schéma. Le système développé permet de simuler le comportement d'un utilisateur lors de la définition d'une nouvelle requête. Les résultats de nos expériences soutiennent la pertinence de notre approche. Ils montrent en effet que l'usage du schéma permet d'améliorer l'apprentissage